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J-GLOBAL ID：201702297269550956   整理番号：17A1644945

ハイブリッドデバイス上を移動する物体の実時間検出と追跡のためのパイプラインアーキテクチャ【Powered by NICT】

Pipelined architecture for real time detection and tracking of moving objects on an hybrid device

著者 (1件)： Hanen Chenini (Department of Industrial engineering University of Sfax, Technopole of Sfax 3021 - BP 1164 - Sfax Tunisia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ATSIP  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ビデオ画像における動的神経場(DNF)に基づく視覚追跡法を提案した。追跡タスクを実行するために,第一視覚ボトムアップ注意モデルを最適化することにより入力ビジュアルシーンで最も顕著領域またはオブジェクトの同定に適用した実時間物体検出の応用。出力顕著性マップは,軌道物体へのその能力とDNFのための入力として使用し,オブジェクトトラッキングの結果は,トラッキングされたオブジェクトの位置を表現する最も活性なピーク位置を与えた。この提案した方法は,移動ロボットと車両に適用することを可能にするために,著者らは提案したアルゴリズムを支援する新しい均一多段アーキテクチャを提案するように動機付けられた。より具体的には,それぞれが通信リンクによるハイパーキューブトポロジーに接続された並列パイプラインアーキテクチャは,いくつかの計算段階で構成されている。は特別に設計された,提案した応用のための効率的な並列プログラミングモデルとしてSCM SCComCM骨格を実装した。実験結果は,提案した並列アーキテクチャを実時間で実行し,現実世界アプリケーションの中で利用できる大きなDNFアーキテクチャを実装することを可能にすることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  アルゴリズム ,  応用プログラム ,  視覚 ,  移動ロボット ,  コンピュータビジョン ,  *計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 並列アーキテクチャ ,  並列プログラミング ,  物体追跡 ,  顕著性マップ ,  物体検出 ,  ビジュアルトラッキング ,  ビデオ画像 ,  *パイプラインアーキテクチャ ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 物体 ,  実時間 ,  追跡 ,  パイプラインアーキテクチャ